package ds_industry_2025.ds.ds_03.T2

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Calendar
/*
    1、抽取ods库中user_info表中昨天的分区（子任务一生成的分区）数据，并结合dim_user_info最新分区现有的数据，根据id合并数据
    到dwd库中dim_user_info的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据operate_time排序取最新
    的一条），分区字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加
    dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均
    填写“user1”。若该条记录第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数
    据在进入dwd层时发生了合并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用
    hive cli执行show partitions dwd.dim_user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的
    任务序号下；
 */
object t1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t1")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val day=Calendar.getInstance()
    val current_time=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(day.getTime)
    day.add(Calendar.DATE,-1)
    val yesterday=new SimpleDateFormat("yyyyMMdd").format(day.getTime)

    val ods=spark.table("ods.user_info")
      .where(col("etl_date")===lit(yesterday))
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "operate_time",
        when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))
      )
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn("dwd_insert_time",to_timestamp(lit(current_time)))
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn("dwd_modify_time",to_timestamp(lit(current_time)))

    val dwd = spark.table("dwd.dim_user_info")
      .where("etl_date=(select max(etl_date) from dwd.dim_user_info)")
      .withColumn(
        "operate_time",
        when(col("operate_time").isNull, col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))
      )
      .drop("etl_date")
      .withColumn("dwd_modify_time", to_timestamp(lit(current_time)))

    ods.unionAll(dwd)
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time") over (Window.partitionBy("id"))
      )
      .withColumn(
        "row",
        row_number() over(Window.partitionBy("id").orderBy(desc("operate_time")))
      )
      .where(col("row")===1)
      .drop("row")
      .withColumn("etl_date",lit(yesterday))
      .write.mode("append")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("dwd.dim_user_info")




    spark.close()
  }

}
